wykorzystanie algorytmu tabu search do lokalizacji baterii ...

More documents

Recommendations

Info

72Paweł Wicher / Politechnika WrocławskaKazimierz Wilkosz / Politechnika Wrocławskai Romera oraz metodzie Zhanga, Liu i Liu, przy ustalaniu wstępnego rozwiązania wykorzystywane są wyniki analizyczułościowej. W dwóch metodach korzysta się z doświadczenia eksploatacyjnego, w jednej metodzie zakładasię, że punktem wyjściowym do analiz jest brak baterii kondensatorów w sieci. W pozostałych metodach nadrodze losowania ustala się rozwiązanie początkowe.Na definicję obszaru przejść pomiędzy poszczególnymi rozwiązaniami zwraca szczególną uwagę kilka metod.W metodzie Moriego i Ogity dokonywana jest dekompozycja sąsiedztwa otoczenia aktualnego rozwiązania.W jednej z późniejszych metod, tj. w metodzie Gallega, Monticellego i Romera, obszar przejść pomiędzyposzczególnymi rozwiązaniami jest początkowo definiowany na podstawie analizy czułościowej, a następniez wykorzystaniem: rekombinacji, strategii Path Relinking i konfiguracji elitarnych. Inne podejście do ustalaniarozpatrywanego obszaru przejść można znaleźć w metodzie Moriego i Tsunokawy. W otoczeniu aktualnego rozwiązaniawyznaczane są dwa obszary przejść. Gdy w jednym z nich nie zostanie znalezione rozwiązanie lepsze oddotychczasowego, to kontynuowane jest poszukiwanie kolejnego rozwiązania w drugim z obszarów.4. UWAGI KOŃCOWEZainteresowanie wykorzystaniem algorytmu TS do optymalizacji lokalizacji baterii kondensatorów wiążesię z dążeniem do znalezienia możliwie najkorzystniejszej metody co do dokładności wyników oraz czasu obliczeń.Zadanie wspomnianej optymalizacji nie należy do wyzwań prostych. Należy bowiem znaleźć ekstremumpewnej funkcji w obszarze dyskretnej przestrzeni wielowymiarowej, obejmującym wiele dopuszczalnych punktów.Ogólnie biorąc, wspomniana funkcja ma wiele ekstremów. Algorytm TS zapewnia mechanizm dający możliwośćznalezienia ekstremum globalnego w relatywnie krótkim czasie.Należy zauważyć, że podejście heurystyczne, które ma także miejsce, gdy stosowany jest algorytm TS,pozwala lepiej uwzględnić rzeczywiste warunki. Często metody analityczne opierają się na nierealistycznych założeniach,takich jak na przykład: równomierny rozkład obciążenia, stałość obciążeń, podczas gdy w przypadkupodejścia heurystycznego nie ma potrzeby ich stosowania.Algorytm TS jest jedną z bardziej efektywnych metaheurystyk. Ma on charakter deterministyczny. Jest onprostszy niż inne algorytmy poszukiwania rozwiązania w określonej przestrzeni. Jego zalety są istotne z punktuwidzenia optymalizacji kombinatorycznej, która występuje przy poszukiwaniu najlepszej w sensie przyjętegokryterium lokalizacji źródeł mocy biernej. Stwierdzono [17], że efekty wykorzystania zwykłego algorytmu TS doznajdowania optymalnej lokalizacji baterii kondensatorów – bez uwzględniania czasu obliczeń – są porównywalnez efektami otrzymywanymi z wykorzystaniem algorytmu genetycznego bądź symulowanego wyżarzania.Zauważa się jednak [10], że zarówno algorytmy genetyczne, jak i symulowane wyżarzanie są mniej korzystnez punktu widzenia dokładności uzyskiwanych wyników oraz czasu obliczeń w porównaniu z algorytmem TS,o ile dekomponowane jest otoczenie aktualnego rozwiązania. Szczególnie wniosek ten dotyczy większych siecielektroenergetycznych. W pracy [18] stosuje się łącznie zwykły algorytm TS oraz algorytm genetyczny. Okazujesię, że otrzymane w takim przypadku wyniki są lepsze niż wtedy, gdy stosowany jest tylko algorytm TS.W wielu przypadkach, przy opracowywaniu metody optymalizacji lokalizacji źródeł mocy biernej z wykorzystaniemalgorytmu TS, zwraca się uwagę na wstępne ustalenie rozwiązania zadania oraz odpowiednie określenieobszaru przejść pomiędzy poszczególnymi rozwiązaniami. W publikacjach podkreślany jest istotny wpływtych czynników na wyniki postępowania optymalizacyjnego.
Wykorzystanie algorytmu tabu search do lokalizacji baterii kondensatoróww sieci elektroenergetycznej73BIBLIOGRAFIA1. Ng H.N., Salama M.M.A., Chikhani A.Y., Classification of Capacitor Allocation Techniques. IEEE Trans. on PD, 2000,vol. 15, no. 1, s. 387–392.2. Zhang W., Tolbert L.M., Survey of Reactive Power Planning Methods. IEEE PES General Meeting, 2005, s. 1430––1440.3. Zhang W., Fangxing L., Tolbert L.M., Review of Reactive Power Planning: Objectives, Constraints, and Algorithms.IEEE Trans. on PS, 2007, vol. 22, no. 4, s. 2177–2186.4. Glover F., Future Paths for Integer Programming and Links to Artificial Intelligence. Computation& Operations Research, 1986, vol. 13, no. 5, s. 533–549.5. Glover F., Tabu Search – Part I, ORSA J. on Computing, 1989, vol. 1, no. 3, s. 190–206.6. Glover F., Tabu Search – Part II, ORSA J. on Computing, 1990, vol. 2, no. 1, s. 4–32.7. Yang H.-T., Huang Y.-Ch., Huang Ch.-L., Solution to Capacitor Placement Problem in a Radial Distribution System UsingTabu Search Method. Inter. Conf. on Energy Management and Power Delivery, 1995, vol. 1, s. 388–393.8. Huang Y.-Ch., Yang H.-T., Huang Ch.-L., Solving the Capacitor Placement Problem in a Radial Distribution System UsingTabu Search Approach. IEEE Trans. on PS, 1996, vol. 11, no. 4, s. 1868–1873.9. Gan D., Qu Z., Cai H., Large Scale Var Optimization and Planning by Tabu Search. Electric Power Systems Research,1996, vol. 39, no. 3, s. 195–204.10. Mori H., Ogita Y., Parallel Tabu Search for Capacitor Placement in Radial Distribution Systems. IEEE PES WinterMeeting, 2000, vol. 4, s. 2334–2339.11. Chang C.S., Lern L.P., Application of Tabu Search Strategy in Solving Non-Differentiable Savings Function for theCalculation of Optimum Savings due to Shunt Capacitor Installation in a Radial Distribution System. IEEE PES Winter Meeting,2000, vol. 4, s. 2323–2338.12. Gallego R.A., Monticelli A.J., Romero R., Optimal Capacitor Placement in Radial Distribution Networks. IEEE Trans.on PS, 2001, vol. 16, no. 4, s. 630–637.13. Zhang W., Liu Y., Liu Y., Optimal Var Planning in Area Power System. Inter. Conf. on Power System Technology,2002, vol. 4, s. 2072–2075.14. Zou Y., Optimal Reactive Power Planning Based on Improved Tabu Search Algorithm. Inter. Conf. on Electrical andControl Engg, 2010, Wuhan, s. 3945–3948.15. Pires D.F., Martins A.G., Antunes C.H., A Multiobjective Model for Var Planning in Radial Distribution Networks Basedon Tabu Search. IEEE Trans. on PS, 2005, vol. 20, no. 2, s. 1089–1094.16. Mori H., Tsunokawa S., Variable Neighborhood Tabu Search for Capacitor Placement in Distribution Systems. IEEEInter. Symp. on Circuits and Systems, 2005, s. 4747–4750.17. Al-Mohammed A.H., Elamin I., Capacitor Placement in Distribution Systems Using Artificial Intelligent Techniques.IEEE PowerTech, 2003, Bologna, Italy, vol. 4, s. 1–7.18. Nikoukar J., Gandomkar M., Capacitor Placement in Distribution Systems Using Genetic Algorithms and Tabu Search.The 4th WSEAS Inter. Conf. on Applications of Electrical Engineering, 2005, Prague, Czech Republic, s. 354–358.
Page 1 and 2: Wykorzystanie algorytmu tabu search
Page 3 and 4: Wykorzystanie algorytmu tabu search
Page 5: Wykorzystanie algorytmu tabu search

wykorzystanie algorytmu tabu search do lokalizacji baterii ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?